旧金山-2019年10月14日-最新研究表明，自动化的人工智能(AI)筛查系统可以在95.5%的时间内准确检测出糖尿病性视网膜病变。该系统不需要专业眼科医生的输入，它可以在60秒内提供读数，从而可以对初级保健实践和糖尿病中心进行实时筛查。准确，自动的筛查是数百万糖尿病患者的重要进展，这些患者需要每年筛查视力威胁性糖尿病视网膜病变。研究人员今天在AAO 2019(美国眼科学院第123届年会)上介绍了他们的研究。
在美国，患有糖尿病的人数激增。如今，超过3000万美国人患有糖尿病。四分之一的人会发展为糖尿病性视网膜病，这已成为美国适龄工作人员失明的主要原因。
糖尿病性视网膜病会随着时间的流逝而发展为糖尿病患者，尤其是当他们对血糖水平的控制不良时。高血糖会损害眼睛后部的细小血管。有时，微小的凸起从血管中突出，使液体和血液渗入视网膜。这种液体会在视网膜区域引起肿胀或水肿，使我们清晰可见。首先，糖尿病性视网膜病可能不会引起任何症状或仅引起轻度视力问题。最终会导致失明。
眼科医生对糖尿病视网膜病变的有效治疗，但他们最好的工作时，条件是早期发现。这就是为什么眼科医生推荐患者每年都筛选。但作为美国人谁需要定期筛查数量的增加，眼科医生需要一种精确的，自动化的系统，该系统能够识别需要待观察治疗的病人谁。
一种名为EyeArt的系统在较早的研究中显示出了希望。但是眼科医生希望确保他们可以依靠它。为了了解更多信息，Doheny眼科研究所/ UCLA的医学博士Srinivas Sadda和他在美国的同事将EyeArt与使用黄金标准分级系统(ETDRS)的专家进行了比较，作为一项关键试验的一部分。
EyeArt用于在15个不同的医疗场所筛查893名糖尿病患者。然后由认证的评分员对结果进行临床准确性审查。仅使用未扩张的图像(患者的瞳孔未扩张)，EyeArt系统的灵敏度为95.5%，特异性为86%。只有一小部分眼睛需要膨胀才能获得足以被分级的图像。当在分析中包括这些额外的患者时，敏感性保持不变，特异性提高到86.5%，可分级性提高到97.4%。根据参考标准，超过90%的EyeArt系统确定为阳性的眼睛患有糖尿病性视网膜病或另一种眼病。
萨达博士说：“在美国，糖尿病患者已经超过了眼科医生，而且不幸的是，这种失衡只会加剧。”“准确，实时的诊断对数百万糖尿病患者具有巨大的希望。除了可及性增加之外，借助AI进行快速诊断还意味着识别出有失明风险的人，并让他们在眼科医生面前接受治疗。为时已晚。”
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